Массовый анализ топов: как найти дропы, узкоспециализированные ниши и узнать фишки конкурентов

Не секрет, что есть домены, которые забыли продлить или забросили. Среди этих доменов много функциональных; многие из них хорошо ранжировались по своим ключам и имели хорошее содержание. Согласно справке Google, домен не сразу выпадает из индекса после закрытия сайта. Serpstat отслеживает такие сайты.

Сразу предупреждаем, что ручной подход займет вечность. Поэтому лучше автоматизировать данную задачу с помощью API. Сделать это можно, используя скрипт, написанный на базе API Serpstat.

В скрипте есть функция «поиск дропов по whois».
Мы вводим ключ, и скрипт собирает все запросы, которые находятся в базе данных Serpstat для этого ключа через API. Сервис анализирует топы, собирает домены и уже автоматически проверяет whois для этих доменов и формирует таблицу, которая включает:

Истекшие домены выделены обозначены маркером «dead».

Но не все, найденные таким образом, домены одинаково полезны.

Исключения:

Чтобы исключить такие домены, мы проверяем:

Пример плохого дропа: gta5hackcheats.com
Трафик и видимость начали падать еще до истечения срока годности.

Их главное преимущество в том, что это новые сайты, которые за короткое время преуспевают в своей нише. Если вы проанализируете их подробно, то сможете найти методы, которые они использовали для достижения результата. Используя их опыт, можно войти в эту нишу и добиться большего успеха, чем они. Кроме того, можно определить конкуренцию в нише: если в этой нише много новых сайтов, то конкуренция там низкая, и довольно высокие шансы добиться успеха.

Можно искать такие сайты автоматически, используя скрипт с той же функцией «поиск дропов по whois»: в этом отчете есть столбец «Дата регистрации домена».

Пример успешного сайта: essayonquotes.com

Если у вас большой проект, вы можете быстрее анализировать топы, услуги парсинга Serpstat:

Большинство экспертов привыкли создавать ниши с помощью обработки семантики. Мы берем большой пул запросов и делим его на группы. Но вы также можете пойти противоположным путем — найти сайты, которые работают с небольшими нишами.

Существует большое количество ключевых фраз и огромное количество сайтов, которые можно найти в топе по этим ключам. Некоторые сайты плотно охватывают эту семантику, некоторые частично, а некоторые покрывают только часть семантики, и, в то же время, у них нет другой семантики — это сайты, которые работают с очень узкими нишами.

Скрипт имеет функцию поиска сайтов в небольшой нише. Это работает так:

Ниже можно увидеть таблицу для анализа ниши биткойнов. Некоторые сайты здесь работают с узкими нишами.

Например, bitcoinexchangeguide.com

Можно найти сайты, которые работают с микро-нишами практически в каждой нише. Почему их стоит искать? Часто они выбирают направление, потому что оно не самое конкурентоспособное, и ведущие игроки об этом забывают. Найдя такие сайты, можно увидеть объем трафика и потенциал, чтобы попытаться занять небольшие ниши.

В дополнение к скрипту можно использовать инструмент Кластеризации и Текстовой аналитики.

Вы получаете:

Вы можете использовать эти инструменты, даже если ваш сайт еще не находится в нише, и вы только планируете в нее войти. Возьмите лидера, который занимает эту нишу, и проведите анализ текста на основе его сайта. В результате вы получите рекомендации, которые позволят вам писать тексты лучше, чем у конкурента.

Анализ важности ключевых фраз в нише и массовые проверки

Способ #1

Делаем разбор важности слов в нише. По API выгружается несколько тысяч фраз и разбираются на слова. В итоге по каждому слову получаем две метрики: количество фраз со словом и суммарная частотность фраз со словом.

Здесь скрипта нет. Все это можно сделать через Google Sheets.
Заготовок описания тоже нет. Просто берем выгрузку ключей по фразе. Например 40к ключей. Ключи делим на слова. Например ключ «убойная водка» — это два слова «убойная» и «водка».

С помощью базовых возможностей Google Sheets можно получить список таких слов, и для каждого посчитать количество попаданий в выгруженные 40к ключей и суммарную частотность в них. Так можно выделить основные слова, которые встречаются с главным словом, например, «водка».

Это отличный способ, который помогает при быстром и ленивом разборе темы ;)

Способ #2

Массовые проверки количества фраз у страниц, количествава фраз в топ-10 у доменов, количества фраз с фильтром у доменов/страниц и тд. В общем, все массовое чего нет в интерфейсе или чекере. По сути это массовый анализ, который есть в интерфейсе для обработки доменов, но отсутствует для отдельных страниц

Массовый анализ топ-ов позволяет получить много полезной информации:

Ну и в качестве бонуса вы получаете скрипт для автоматизации любого анализа.